理想材料/分子的组分/结构/机理可能十分复杂，设计/优化搜索空间巨大，传统以实验为主的研发团队难以根据特定需求进行成本可控的快速设计与性能评估。通过计算模拟和人工智能对材料研发/分子设计进行提质增效、提速降本、节能减排、理论验证等是生化环材相关产业和学术界的迫切而又长期的需求。

智能来源于对经验数据的分析总结，并体现在基于此的高效探索推理。熵纳科技一方面积极联合有数据储备的相关单位快速研发机器学习系统，另一方面匠心打造极具智能化体验的自助式物质创制平台/本地化软硬件一体机，形成数据生产与利用的巧妙闭环。AIStrucX平台业务覆盖材料/分子性质预测、高效数据采集、结构设计与虚拟筛选、理论验证与智能分析、数智化物质合成等，建有大型文献库、数据库、模型库、脚本库、产线库、专家库，且已上线大模型与物质创制信息流服务，支持一站式在线AI实时算、智能匹配数据/模型/产线/专家/脚本/文献等功能，总点击量逾百万。

针对材料与微器件设计、反应路径与条件优化、密度泛函理论计算、分子动力学模拟、第一性原理与量子化学等领域费时费力、寻优低效等痛点问题，熵纳科技依托创始团队的大量学术成果、合作方的大型数据库、海量文献/大模型所蕴含的异质数据、平台不断积累的计算模拟/专业用户众包数据，持续探索基于贝叶斯深度学习、Transformer、图神经网络、等变模型、流匹配模型、扩散模型、VAE、GAN、能量模型、贝叶斯优化、多目标优化、主动学习、半监督学习、自监督学习、因果特征学习、分布外泛化和迁移学习等前沿AI技术为用户提供物质性质与合成条件预测、高效数据库构建、本地化智能筛选、结构重建与优化设计、机器学习力场、过渡态预测、表征分析与预测等服务。在用户给定设想/任务/问题的计算模拟结果达不到其预期时，熵纳科技的AI算法模型还可执行智能问答、材料/分子的逆向设计、自动结构优化等，显著提升用户对计算的信心和满意度。目前已与中科院、浙大、天大等顶尖科研院校以及石墨烯、钙钛矿、催化剂、环保涂料、金属材料、薄膜制备等领域的先进研发企业展开战略性合作。